在两个不同的数据集上进行相同的置乱,并同时保存两个数据集中的行的顺序,可以使用以下步骤:
以下是一个示例代码,展示如何在Python中实现这个过程:
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载两个数据集
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')
# 确保两个数据集具有相同的行数
assert len(data1) == len(data2)
# 创建索引列保存原始顺序
data1['index'] = np.arange(len(data1))
data2['index'] = np.arange(len(data2))
# 对两个数据集进行随机置乱
data1_shuffled = data1.sample(frac=1, random_state=42)
data2_shuffled = data2.sample(frac=1, random_state=42)
# 保存置乱后的数据集
data1_shuffled.to_csv('data1_shuffled.csv', index=False)
data2_shuffled.to_csv('data2_shuffled.csv', index=False)
# 如果需要恢复数据集的原始顺序,使用索引列排序
data1_restored = data1_shuffled.sort_values('index')
data2_restored = data2_shuffled.sort_values('index')
上述示例使用了Pandas库来处理数据集,其中data1.csv
和data2.csv
是原始的数据集文件,data1_shuffled.csv
和data2_shuffled.csv
是置乱后的数据集文件,data1_restored
和data2_restored
是恢复原始顺序后的数据集。
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